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English(EN) Beyond Simulation: Retain-and-Repair Neural Operators for Real-World Adaptation

新的 R$^2$NO 框架将模拟神经网络算子适配到现实世界数据

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了一个名为保留与修复神经网络算子 (R$^2$NO) 的新框架，以更好地将基于模拟预训练的神经网络算子适配到现实世界数据。该方法包括微调预训练算子，然后使用冻结版本提供基础预测。一个单独的修复模块随后学习改进，并与原始预测相结合。在 RealPDEBench 数据集上，R$^2$NO 的性能优于标准的微调和迭代改进技术。 AI

影响 这项研究可以提高在模拟数据上训练的 AI 模型在现实世界任务中的准确性和适用性。

排序理由 该集群描述了在 arXiv 学术论文中提出的一种新方法。

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新的 R$^2$NO 框架将模拟神经网络算子适配到现实世界数据

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Woojin Cho, Junghwan Park ·

    超越模拟：用于真实世界适应的保留与修复神经算子

    arXiv:2609.39387v1 Announce Type: new Abstract: Neural operators increasingly benefit from pretraining on numerical simulations, yet adapting them for real-world prediction remains challenging. We introduce the Retain-and-Repair Neural Operator (R$^2$NO), a framework for adapting…

  2. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

    超越模拟：用于现实世界适应的保留与修复神经算子

    Neural operators increasingly benefit from pretraining on numerical simulations, yet adapting them for real-world prediction remains challenging. We introduce the Retain-and-Repair Neural Operator (R$^2$NO), a framework for adapting simulation-pretrained operators to real-world d…

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